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第一章 Minitab概要
第二章 管理数据
第三章 操作和计算数据
第四章 使用数据分析和质量工具
第五章 基本操作示例
第六章 做一个简单分析
第七章 高级Minitab
第八章 质量管理和改善
第九章 实验设计;;1-1 Minitab系统操作环境简介
1-2 Minitab的工作步骤
1-3 关于Minitab的 Project文件类型;;;;;;2-1 数据管理概要
2-2 在数据窗口中输入数据
2-3 生成规则数据;;;;;;;;3-1 改变列的数据类型和格式
3-2 归类数据并生成相应的子工作表
3-3 叠加列
3-4 对数据进行替换
3-3 使用计算器;;;;;;;;;;4-1 概要
4-2 描述性统计
4-3 置信区间和平均值测试
4-4 相关
4-5 回归
4-6 分散分析
4-7 表
4-8 质量控制;;;;;;;;;;;;;;;;5-1 事例背景
5-2 打开一个工作表
5-3 从键盘输入数据
5-3 输入规则数据
5-4 描述性统计计算
5-5 算术运算
5-6 生成散点图
5-7 计算相关系数;;;;;;;;;;;背景
宾夕法尼亚州立大学的研究者们种植了成百上千的白杨树并且在一系列受控条件下让其生长.三年后,抽取一批为样本,以厘米为单位测量其直径、以米为单位测量其高度、千克为单位称其干重。
前面知道,在干重与D2H之间存在相近的关系。但是到底是一种怎样的关系呢?这些快速生长、质地坚硬的树,将来某一天也许会作为燃料或者化学物质的一种选择。作为数据分析员,知道了直径和高度的测量值之后,能否可靠的预测出树的产量。
步骤一. 打开文件 POPLAR2.MTW。
步骤二. 做一个简单的回归分析
在上一个示例结尾,我们知道随着D2H增加,Weight也增加。由D2H的值预测Weight的一种方法是使用简单的回归命令。
选择 Stat ? Regression ? Regression
在 Response 中,输入 Weight。
在 Predictors 中,输入 D2H。不妨还做一系列残差分析图,以便找出潜在的问题。
点击 Graphs。;在 Residuals for Plots下,点击 Standardized。
在 Residuals Plots ,点击 Histogram of residuals 和 Normal plot of residuals。
在 Residuals versus the variables下,输入 D2H。
点击 OK 两次。
Minitab便显示会话窗口中的文本、三个图形。;Regression Analysis
The regression equation is
Weight = 0.0196 + 0.00758 D2H
Predictor Coef StDev T P
Constant 0.01961 0.04566 0.43 0.673
D2H 0.0075838 0.0007994 9.49 0.000
S = 0.1298 R-Sq = 83.3% R-Sq(adj) = 82.4%
Analysis of Variance
Source DF SS MS F P
Regression 1 1.5155 1.5155 89.99 0.000
Residual Error 18 0.3031 0.0168
Total 19 1.8187
Unusual Observations
Obs D2H Weight Fit StDev Fit Residual St Resid
12 126 1.1100 0.9756 0.0717 0.1344 1.24 X
15 74 0.0700 0.5779 0.0374 -0.5079 -4.09R
R denotes an observation with a large standardized residual
X denotes an observation whose X value gives it large influence.; Minitab 显示了两个不规则的数据(12行和15行),进一步分析之前,首先要检查12行和15行是否包含了有效
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